Futuro da patologia de Digitas
Crescimento do mercado digital da patologia
A patologia de Digitas está experimentando o crescimento rápido no mundo inteiro. Em 2019, a indústria global foi avaliada em $767,6 milhões, com os peritos que prevêem o crescimento em um CAGR de 11,8% entre agora e 2027, que o verá dobrar em tamanho.
Crédito de imagem: Pakpoom Nunjui/Shutterstock.com
Muito deste crescimento está sendo gerado pela adopção crescente da tecnologia como os cientistas estão crescendo mais ciente dos benefícios, assim como pelos avanços recentes na tecnologia que têm aumentado a patologia digital que oferece e a têm feito recentemente mais barata e mais acessível.
Actualmente, o mercado é centrado sobre a continuação desenvolver a eficiência dos trabalhos, assim como fornece ferramentas para uns diagnósticos mais rápidos e mais exactos das doenças tais como o cancro. A predominância crescente das doenças crónicas tem conduzido o mercado acima até este ponto, com os cientistas sob a pressão avançar sua compreensão da doença assim como oferecer os profissionais médicos mais rápidos e uns métodos diagnósticos mais baratos.
Mais a esta, como a esperança de vida continua a aumentar assim que faz as taxas de determinadas doenças em nossa população porque a geração mais velha é mais suscetível às circunstâncias crônicas. Isto está conduzindo o mercado digital da patologia, porque os cientistas usam o método para melhorar o diagnóstico.
O campo da patologia digital tem-se amadurecido somente recentemente enquanto a tecnologia nas últimas duas décadas avançou e permitiu que o conceito seja acessível a um número largo de clínicas em todo o mundo. A indústria realiza-se ainda em um período de crescimento, com diversas tendências previstas para conduzir a indústria sobre os anos seguintes. Abaixo dos nós discutimos o que é esperado no futuro da patologia digital.
Que é seguinte para a patologia digital?
Os avanços em tecnologias específicas tais como a automatização, a imagem digital, comunicações múltiplas da fibra óptica, e a fotomicroscopia robótico são esperados conduzir o crescimento do mercado futuro na patologia digital. Uma tecnologia específica que aconteceu com o particular destaque é aquela de microarrays digitais.
Porque o uso da patologia digital cresceu, assim que tem as bibliotecas de dados. Devido a isto, os patologistas exigem uma ferramenta permitir a extracção da informação accionável deste conjunto de dados vasto. Os cientistas propor que os microarrays digitais pudessem ser a solução.
Recentemente, os sistemas foram projectados que permitem que a mineração de ficheiros digitais das corrediças gere microarrays da imagem (IMAs). Este IMAs permite que as únicas corrediças digitais inteiras sejam convertidas em uma disposição de muitas imagens de alta resolução, potencial milhares, com cada imagem na disposição que fornece morfologias diagnósticas essenciais.
No futuro, nós igualmente veremos um aumento na integração da inteligência artificial (AI) na patologia digital. De facto, a maioria de pesquisa actual está centrando-se sobre desenvolver o AI para melhorar o software usado na patologia digital.
O AI está ajudando a desenvolver a patologia digital em um número de maneiras. Em primeiro lugar, está sendo executado para melhorar a análise de imagem digital. Quando previamente, os patologistas tinham sido exigidos seleccionar as regiões de interesse dentro das amostras de tecido elas mesmas, o AI está sendo usado agora para seleccionar automaticamente estas áreas. Isto está permitindo que a patologia confiasse menos no trabalho manual que é sujeito à falha humana e à automatização do uso pelo contrário.
Os estudos mostraram que o AI é mais eficaz em reconhecer e em analisar características patológicas nas amostras do que os métodos precedentes foram. Isto está ajudando a acelerar e melhorar o diagnóstico, assim como está fazendo o processo de revelação da droga mais eficiente e eficaz na redução de custos.
Além, o AI está ajudando a reduzir taxas de erro usando dados para verificar os diagnósticos feitos pelos patologistas, alertando os se os algoritmos que calculam sua conclusão não são na linha do que está previsto.
Finalmente, o AI igualmente está desenvolvendo a patologia digital permitindo que integre com outras origens de dados, combinando uma série de dados mais rica e conseqüentemente conduzindo aos diagnósticos mais informado. Por exemplo, o processamento de linguagem natural está sendo usado para extrair dados relevantes das notas pacientes baseadas texto e para incorporá-los com a informação imagem-baseada recuperada pela patologia digital.
Uma outra área do foco para revelações digitais da patologia do futuro está movendo-se longe do uso de computadores tradicionais e está usando-se computadores do quantum para processar os dados. Porque a patologia digital envolve compartilhar de um volume evergrowing de imagens e guardarar estes dados nas bibliotecas, a capacidade destas necessidades das bibliotecas de crescer como o uso da patologia digital cresce.
Com computadores tradicionais, este é um problema, porque têm determinadas capacidades de armazenamento. Os computadores do quantum, por outro lado, têm um potencial distante maior do armazenamento. Isto é porque não confiam em dados da codificação no binário, que guardara dados como um 0 ou 1, como computadores tradicionais faz.
Os computadores do quantum guardaram dados nos qubits que canoe na superposição do `' onde são 0 e 1 ao mesmo tempo, ou em qualquer lugar entre os dois. Devido a esta diferença, os computadores do quantum podem armazenar significativamente mais informação do que computadores tradicionais.
Em um futuro próximo, nós veremos a computação de quantum desenvolvida para o uso na patologia digital, que abrirá possibilidades para o campo, dado o potencial próximo-ilimitado do armazenamento do sistema.
Geralmente, o futuro considerará a patologia digital continuar a abraçar novas tecnologias, e melhora suas capacidades. O AI, os microarrays digitais, e a computação de quantum farão uma parte do bit neste, ajudando a continuar a conduzir o crescimento na indústria.
Balis, U., Cheng, J., Hewitt, S., Mónaco, J., Rodriguez-canales, J., Roy-Chowdhuri, S., Feldman, M., Shih, N., Giaccoae, G., Hipp, J., Pantanowitz, L., Yagi, Y., Madabhushi, A., Hanson, J., Filie, A., Tomaszewski, J., Brodsky, V. e Emmert-Fanfarrão, M., 2011. Microarrays da imagem (IMA): Ferramenta faltante do ′ s da patologia de Digitas. Jornal da informática da patologia, 2(1), p.47. https://www.researchgate.net/publication/51925216_Image_microarrays_IMA_Digital_pathology's_missing_tool
Tamanho do mercado da patologia de Digitas, parte & subproduto do relatório da análise de tendências, pela aplicação (descoberta & revelação da droga, pesquisa académico, diagnóstico), pela utilização final (hospitais, clínicas), e pelas previsões do segmento, 2020 - 2027. Disponível em: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/digital-pathology-systems-market
Pantanowitz, L., 2010. Imagens de Digitas e o futuro da patologia digital. Jornal da informática da patologia, 1(1), p.15. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2941968/
Moore, Sarah. (2020, May 28). Futuro da patologia de Digitas. News-Medical. Retrieved on August 06, 2020 from https://www.news-medical.net/life-sciences/Future-of-Digital-Pathology.aspx.
Moore, Sarah. "Futuro da patologia de Digitas". News-Medical. 06 August 2020. <https://www.news-medical.net/life-sciences/Future-of-Digital-Pathology.aspx>.
Moore, Sarah. "Futuro da patologia de Digitas". News-Medical. https://www.news-medical.net/life-sciences/Future-of-Digital-Pathology.aspx. (accessed August 06, 2020).
Moore, Sarah. 2020. Futuro da patologia de Digitas. News-Medical, viewed 06 August 2020, https://www.news-medical.net/life-sciences/Future-of-Digital-Pathology.aspx.